Traffiic – Schützt Unternehmensnetzwerke vor Missbrauch durch kriminelle Machenschaften

Gewalt – Extremismus – Kindesmissbrauch: Es gibt kaum eine kriminelle Handlung, die nicht in Bildern festgehalten wird. Die Verbreitung der Bilder geschieht dann häufig per Internet und in den sogenannten Sozialen Medien. Wie kann man aber das eigene Netzwerk davor schützen, für diese Zwecke missbraucht und damit zum »Gehilfen« der Täter zu werden? Schließlich haftet der Betreiber mit, wenn er nicht nachweisen kann, dass er zur Vorbeugung entsprechende Maßnahmen getroffen hat.

Traffiic – Traffic analysis for incriminating image content – heißt die gemeinsame Entwicklung des Fraunhofer IPK und seines Partnerunternehmens SEC Technologies GmbH. Am Mittwoch, 17. Mai 2017, präsentierten die Projektpartner die Ergebnisse des Projekts auf einem Expertenworkshop in Berlin.

Ziel war die Schaffung einer Software, die die Erkennung solcher Inhalte ermöglicht, um somit einem Missbrauch der Infrastruktur rechtzeitig entgegenzuwirken. Entstanden ist ein modulares System, das als passive Komponente in ein Unternehmensnetzwerk integriert werden kann. Dadurch entstehen praktisch keine Verzögerungen im Netzwerkverkehr und die Anforderungen an die Hardware können auf ein Minimum reduziert werden. Kern des Systems ist das Modul zur Datenextraktion. Im Falle eines Fundes wird der Netzwerkbetreiber umgehend informiert und hat damit die Chance, Gegenmaßnahmen einzuleiten.Für die Analyse der Bilddaten wurde vom Fraunhofer IPK ein neuartiges System entwickelt, das die Erkennung einer Missbrauchsszene ermöglicht. Um eine hohe Erkennungsleistung bei gleichzeitig niedrigen Fehlerraten zu erreichen, wird eine Reihe unterschiedlicher und spezialisierter sogenannter »angelernter Klassifikatoren« eingesetzt. Ein erster Klassifikator ermöglicht zum Beispiel die Erkennung von erotischen Abbildungen. Solch ein »positiver« Fund aktiviert dann einen weiteren Klassifikator, der speziell darauf trainiert wurde, den Missbrauch eines Kindes zu erkennen. Neben den Bildinformationen werden auch Dateinamen und eXiF-Informationen, die von der Kamera stammen, die die Aufnahme gemacht hat, analysiert.

Für die Analyse der Bilddaten wurde vom Fraunhofer IPK ein neuartiges System entwickelt, das die Erkennung einer Missbrauchsszene ermöglicht. Um eine hohe Erkennungsleistung bei gleichzeitig niedrigen Fehlerraten zu erreichen, wird eine Reihe unterschiedlicher und spezialisierter sogenannter »angelernter Klassifikatoren« eingesetzt. Ein erster Klassifikator ermöglicht zum Beispiel die Erkennung von erotischen Abbildungen. Solch ein »positiver« Fund aktiviert dann einen weiteren Klassifikator, der speziell darauf trainiert wurde, den Missbrauch eines Kindes zu erkennen. Neben den Bildinformationen werden auch Dateinamen und eXiF-Informationen, die von der Kamera stammen, die die Aufnahme gemacht hat, analysiert.

IT-Sicherheitsexperte Dr. Franz Fotr, allgemein beeideter und gerichtlich zertifizierter Sachverständiger der Republik Österreich, sagte am Rande des Workshops in Berlin: »Ich freue mich darüber, dass die Kooperation eines österreichischen Unternehmens mit dem Fraunhofer IPK in Berlin so erfolgreich Früchte trägt. Die Entwicklungen des Projekts Traffiic versetzen Unternehmen aller Größe in die Lage, ihre Netzwerkinfrastruktur zu überwachen und vor Angriffen zu schützen. Sie machen es den Kriminellen deutlich schwerer, fremde Infrastukturen zu missbrauchen und leisten einen Beitrag, der Verbreitung von Kinderpornographie Einhalt zu gebieten.«

 

Über das Fraunhofer IPK

Das Fraunhofer-Institut für Produktionsanlagen und Konstruktionstechnik IPK betreibt ange­wandte Forschung und Entwicklung für die gesamte Bandbreite industrieller Aufgaben – von der Produktentwicklung über den Produktionsprozess und die Wiederverwertung von ­Produkten bis hin zu Gestaltung und Management von Fabrikbetrieben. Zudem legt das Institut besonderen Wert darauf, produktionstechnische Lösungen auch über den industriellen Bereich hinaus anwendbar zu machen, etwa in den Feldern Verkehr und Sicherheit.